あるアパレル企業は、製品の販売履歴全体を Amazon S3 に保存しており、既存製品の需要予測にはカスタムの指数平滑化 (ETS) モデルを使用しています。同社は、これまで販売実績のない新製品バリエーションの需要を予測する方法を必要としています。この要件を最もよく満たすアプローチはどれですか？

新製品の需要予測には、過去の販売データがないため、従来の時系列モデル（ETSなど）は直接適用できません。DeepARは、関連する製品やカテゴリのデータから学習し、新製品の需要を予測できる深層学習ベースの時系列予測モデルです。これは、類似製品の特性や外部要因を考慮して、販売実績のない新製品の需要を予測するのに特に適しています。別のカスタムETSモデルでは、新製品のデータがないためトレーニングできません。K-meansクラスタリングは類似製品のグループ化には使えますが、直接的な需要予測には向きません。XGBoostは強力なモデルですが、時系列データや新製品のコールドスタート問題に特化しているわけではありません。